Tesis:
Método general sencillo y eficiente para la definición y simulación numérica de sistemas multicuerpo.
- Autor: VIDAL GIL, Jesús
- Título: Método general sencillo y eficiente para la definición y simulación numérica de sistemas multicuerpo.
- Fecha: 2007
- Materia: Sin materia definida
- Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS INDUSTRIALES
- Departamentos: INGENIERIA MECANICA Y DE FABRICACION
- Acceso electrónico:
- Director/a 1º: GARCIA DE JALON DE LA FUENTE, Javier
- Resumen: En esta Tesis se aborda en primer lugar el problema de la mejora de la eficiencia en la simulación dinámica de los sistemas multicuerpo 3-D, y esto desde una triple perspectiva: 1. Eficiencia numérica en la integración de las ecuaciones diferenciales del movimiento en sistemas de gran tamaño que desean simularse de modo interactivo e incluso en tiempo real. 2. Eficiencia en el tiempo de los ingenieros que utilizan y/o desarrollan este tipo de programas, de modo que puedan realizar esta labor con seguridad en el tiempo más breve posible. En este apartado se considera tanto la tarea de preparación de los ficheros de datos, como la propia estimación de los datos en los casos en que esta tarea sea necesaria. 3. Eficiencia en la tarea profesional de equipos o grupos de ingenieros que tienen en ocasiones grandes dificultades para mantener utilizables sus archivos históricos en las nuevas versiones del programa, o en otros programas alternativos. Los tres aspectos citados de mejora de la eficiencia de personas individuales o equipos de trabajo son abordados en esta Tesis, en lo que respecta a la simulación dinámica de sistemas multicuerpo. Para la mejora de la eficiencia de la ejecución de los programas de simulación se ha mejorado una formulación semirrecursiva previa, y además se le ha dado la generalidad y la fiabilidad que los primeros prototipos no suelen tener. En el marco de esta Tesis se ha desarrollado un programa en Matlab, denominado mbs3d, que implementa los mismos algoritmos que la versión de C++. Como Matlab es un entorno mucho más amigable, el desarrollo de mbs3d ha sido muy rápido y en él se han podido introducir comprobaciones (como el balance energético de las simulaciones) que luego han permitido avanzar más rápidamente y con más seguridad en la versión de C++, rebautizada en esta Tesis como mbs3dCpp. Entre las novedades introducidas se puede citar la introducción de nuevos integradores como la regla trapezoidal con corrección de velocidades y aceleraciones, la introducción del movimiento guiado en algunos elementos del sistema, una renumeración de los elementos del mecanismo que permite resolver los sistemas de ecuaciones finales mucho más eficientemente, y principalmente la introducción del control. Además en esta Tesis se ha realizado la definición y completa implementación de MechXML, un lenguaje general basado en XML para la definición de sistemas multicuerpo. Los ficheros de datos basados en este lenguaje son fáciles de leer e interpretar, tanto para personas como para ordenadores. Los elementos del lenguaje están basados en conceptos físicos, independientes de la formulación matemática y del programa de ordenador con los que se realizará el análisis. Con MechXML los mismos ficheros de datos se pueden ejecutar con programas tan diversos como MSC.Adams, SimMechanics, mbs3d y mbs3dCpp, permitiendo comprobar resultados y realizar comparaciones. Uno de los problemas resueltos de mayor dificultad ha sido el desarrollo de una forma "neutra" de definir las funciones de usuario. Finalmente, en esta Tesis se ha desarrollado una metodología para la estimación de parámetros en sistemas multicuerpo basados en los filtros de Kalman extendidos. Aunque esta metodología se halla a un nivel experimental y de prototipo, abre grandes perspectivas para estimar parámetros difíciles de medir directamente y de los que los fabricantes apenas proporcionan información. El filtro de Kalman es un método robusto frente al ruido en las medidas y las imperfecciones en el modelado, y además las estimaciones del filtro de Kalman son estadísticamente óptimas con respecto a cualquier función cuadrática de estimación. Además, es un algoritmo eficiente y sencillo de implementar, ya que es recursivo y no requiere almacenar y volver a procesar los datos de pasos anteriores.